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人工智能控制器

STEAC決策機(jī)TM，是采用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)換熱站和鍋爐房進(jìn)行智能化控制的AI軟硬件一體化產(chǎn)品，無需更換站內(nèi)設(shè)備，無需增加布線施工，無需進(jìn)行軟件升級(jí)，只需一臺(tái)智能決策機(jī)TM，便可完成換熱站和鍋爐房的智能化升級(jí)改造！STEAC決策機(jī)TM是碩人時(shí)代自主研發(fā)的邊緣計(jì)算設(shè)備，內(nèi)置操作系統(tǒng)，基于人工智能AI深度學(xué)習(xí)模型

但是,還有很多研究工作要做,現(xiàn)在還只有少數(shù)實(shí)際應(yīng)用的例子(學(xué)術(shù)研究組實(shí)現(xiàn)少,工業(yè)運(yùn)用的就更少了),大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果,因此,常規(guī)控制器在將來仍要使用相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動(dòng)領(lǐng)域中的應(yīng)用。將PID控制和模糊控制相結(jié)合,控制直流電動(dòng)機(jī).首先對(duì)直流電動(dòng) 機(jī)的PID控制進(jìn)行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些AI函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器具有更多的優(yōu)勢(shì)，它們的設(shè)計(jì)不需要控制對(duì)象的模型（在許多場(chǎng)合，很難得到實(shí)際控制對(duì)象的動(dòng)態(tài)方程，實(shí)際控制對(duì)象的模型在控制器設(shè)計(jì)時(shí)往往有很多不確實(shí)性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時(shí)，往往不知道）。